端侧AI部署前置研究｜轻量化模型选型、量化调优与硬件适配实验思路

一、实验研究背景

传统大尺寸AI模型算力消耗高、内存占用大，无法适配可穿戴、嵌入式等低算力智能硬件设备。为实现AI功能在小型智能硬件端的落地应用，需对模型进行轻量化裁剪、量化压缩、参数调优，在保证基础精度的前提下，降低推理耗时、减少硬件资源占用，适配端侧设备运行环境。

二、实验核心目标

1. 筛选适配低算力硬件的轻量化AI基础模型结构；
2. 完成模型量化（INT8/FP16）、参数裁剪调优，平衡模型精度与推理速度；
3. 搭建端侧部署测试环境，验证模型在嵌入式硬件中的运行稳定性；
4. 记录调优过程中的精度损失、速度提升、内存占用等核心实验数据。

三、核心调优思路

1. 模型结构优化：剔除冗余网络层、简化特征提取结构，降低模型参数量与计算量，适配低算力设备；
2. 量化压缩调优：对比FP16与INT8量化方案，测试不同量化方式下模型精度损耗、推理速度变化，筛选最优适配方案；
3. 数据集适配优化：针对端侧应用场景，精简、清洗自定义数据集，避免冗余数据导致的推理延迟；
4. 推理参数调优：调整推理线程数、阈值参数、预处理逻辑，适配嵌入式设备运行机制。

四、现阶段实验总结与后续计划

现阶段已完成端侧AI部署的前置环境搭建、模型选型与调优方案梳理，明确了轻量化模型适配智能硬件的核心优化方向。后续将持续开展对照实验，记录每一轮调优的精度、速度、资源占用数据，完整记录模型从训练、调优、量化到端侧落地的全流程过程，沉淀可复用的端侧AI开发经验。

本系列实验所有数据、参数、报错解决方案均会持续更新，作为个人端侧AI研发的完整技术沉淀。